神经计算机并行模拟结构

神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。     

系统效能综合建模方法研究

在介绍了几种常见的武器系统效能建模方法之后,提出了一种综合采用解析计算、仿真、层次分析、模糊评判、专家评估等手段来建立效能模型的方法     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

光学区复杂目标RCS高频计算及软件集成技术进展

RCS的计算是隐形设计技术的关键问题,也是获取雷达散射特征信号的有效手段。本文主要就复杂目标的散射场的物理结构和复杂目标的精确建模两个方面进行了综述。另外文中还综述了复杂目标RCS预估软件进展,得到如下的发展趋势:复杂目标电磁散射计算与计算机图形学精确建模相结合,完成从模型设计到电气特性的分析,最终实现利用科学计算可视化技术实现电磁系统的三维仿真。     

自补微带天线

本文介绍了增加微带贴片天线阻带宽的一种结构,采用ＦＤＴＤ方法分析提出的结构,实验结果与计算数据相当一致,由实验获得了宽频带覆盖的辐射方向图。